La IA exige el 9% del PIB y 3,5 billones en ingresos

El volumen de capital destinado por las grandes tecnológicas al desarrollo de la inteligencia artificial alcanza niveles sin precedentes. Según los cálculos, esta expansión obligará a empresas y consumidores en Estados Unidos a dedicar aproximadamente el 9% del Producto Interior Bruto nacional cada año a estas herramientas. Esta cifra se equipara al porcentaje de los ingresos familiares que los estadounidenses destinan habitualmente a la alimentación.

La magnitud de este gasto supera significativamente otras partidas clave. Representa casi el doble de lo que el país invierte en total en energía, ordenadores y software combinados. Además, equivale a siete veces el desembolso conjunto de los usuarios finales en servicios de telefonía, transmisión de vídeo bajo demanda y acceso a internet.

Requisitos financieros para la viabilidad

Estos datos provienen de un estudio realizado por Stein van Nieverburg, profesor de finanzas en la Universidad de Columbia. El experto concluye que la actual escalada inversora en IA excede cualquier boom tecnológico registrado en la historia económica estadounidense. La interrogante central no es solo el costo, sino la capacidad de la industria para producir ingresos suficientes que respalden tales inversiones.

Van Nieverburg partió de los planes concretos de construcción de centros de datos y sus costos medios. Para su modelo, asumió que cada dólar de facturación genera 50 centavos de flujo de caja libre. También estableció que los inversores exigen un retorno no financiado sobre el capital invertido del 10%. Bajo estas premisas, la industria debería alcanzar unos ingresos anuales de 3,5 billones de dólares hacia 2032. Esto supondría el 8,8% del PIB proyectado, considerando un crecimiento económico nominal del 4% anual.

Dinámica de precios y escasez computacional

El escenario base presupone que las compañías mantendrán sus tarifas actuales frente a la potencia de cómputo disponible. No obstante, el analista advierte que la escasez de recursos informáticos es lo que sostiene hoy los márgenes de beneficio elevados. Las firmas de IA asumen implícitamente que podrán seguir cobrando precios altos hasta 2032 debido a dicha limitación técnica.

El mercado, sin embargo, apunta hacia una competencia más intensa. La capacidad global de procesamiento se ha cuadruplicado, lo que introduce riesgos considerables. Si la oferta aumenta mientras la demanda no crece al mismo ritmo, existe la posibilidad real de una caída de precios conforme se expande la infraestructura productiva.

Eficiencia tecnológica y paradoja económica

En el sector tecnológico, una reducción en los precios no implica necesariamente una contracción del valor de mercado. Puede reflejar simplemente una mejora sustancial en la eficiencia. Los registros indican que las capacidades de los modelos de lenguaje e inteligencia artificial se duplican aproximadamente cada cuatro o cinco meses.

Datos proporcionados por la firma Epoch AI muestran que el precio efectivo por un nivel determinado de rendimiento ha bajado un 47% trimestralmente desde 2023. Este descenso ocurre a un ritmo seis veces superior a la reducción de los costos de hardware. La tesis optimista sugiere que menores precios y mayores capacidades ampliarán la demanda de forma desproporcionada. Este fenómeno se conoce como la "paradoja de Jevons", nombrada así en honor al economista británico William Stanley Jevons.

Proyecciones de ingresos corporativos

Las señales actuales de demanda parecen apoyar parcialmente esta hipótesis. Un panel de expertos consultados por un grupo liderado por Ezra Karger, del Banco de la Reserva Federal de Chicago, estimó que OpenAI y Anthropic podrían facturar conjuntamente 300 mil millones de dólares anuales para 2030. Sin embargo, esta previsión podría resultar conservadora si se compara con las métricas presentes.

Según el análisis, la tasa de ejecución conjunta de ambas empresas ya ronda los 180 mil millones de dólares. Además, presentan tasas de crecimiento de dos dígitos en periodos trimestrales. Los defensores de la tecnología argumentan que la IA se convertirá en un tercer factor de producción, junto al trabajo y el capital. Si esto ocurriera, gastar el 9% del PIB en estas herramientas no sería excesivo, dado que el trabajo representa actualmente cerca del 51% del PIB.

Impacto laboral y productividad futura

No obstante, tal transformación implicaría cambios drásticos en el mercado laboral. Podría registrarse una caída abrupta en las tasas de empleo. En consecuencia, los gobiernos podrían verse forzados a imponer impuestos específicos sobre la inteligencia artificial para compensar la pérdida de ingresos fiscales derivados de las nóminas, según reportes de Wall Street Journal.

La contradicción fundamental radica en la capacidad de la IA para elevar la productividad sin garantizar automáticamente mayores beneficios empresariales o retornos de inversión masivos. Aunque la tecnología puede modificar cómo se producen bienes y servicios, aumentando la eficiencia corporativa y el output económico, ello no asegura que el gasto alcance el nivel necesario para justificar las inyecciones de capital actuales. El umbral del 9% del PIB constituye, por tanto, una prueba crítica del valor económico real que deberá crear la inteligencia artificial.